Vibe Kodlama: MVP için Harika, Ama Üretim İçin Henüz Hazır Değil
Vibe kodlama, Cursor gibi yapay zeka kodlama araçlarıyla hayatımıza giren yeni bir terimdir. Sadece komut vererek kodlama anlamına gelir. Vibe kodlama araçlarını test etmek için çeşitli kıyaslamalar yaptık ve deneyimlerimizden yola çıkarak bu ayrıntılı kılavuzu hazırlamaya karar verdik.
Hangi araçları kullanmalıyım?
Birçok farklı özelliğe sahip çeşitli yapay zeka kod düzenleyicisi bulunmaktadır. En çok tercih edilenler şunlardır:
- Cursor : Cursor, Composer aracılığıyla kod tabanınızda dosya oluşturabilen, düzenleyebilen ve silebilen, aracı bir araçtır.
- Windsurf : Windsurf'ın Cascade'i, Cursor Composer'a benzer şekilde çalışır; kullanıcılar istedikleri değişiklikleri belirtebilir ve ajanın bunları oluşturmasına izin verebilir.
- Google Antigravity : Google'in Antigravity'si, Cursor ve Windsurf'a benzer bir ajan tabanlı IDE'dir.
- Replit : Replit, bazı kullanıcıların tercih ettiği gibi tarayıcıda çalışır. Ayrıca mobil uygulama olarak da kullanılabilir.
- Cline : Cline açık kaynaklı bir araçtır.
- Claude Code : Claude Code, Anthropic ekibi tarafından geliştirilen, ajan tabanlı bir kodlama aracıdır. CLI, Claude Desktop, Claude web ve VSCode GUI'de kullanılabilir.
- Devin
- Yardımcı
- Sevimli.dev
- Sürgü
- Vercel tarafından v0
Bu araçlar benzer özelliklere sahiptir; yapay zeka modellerini kullanarak kod üretir, mevcut kodu değiştirir ve kullanıcının verdiği komut doğrultusunda kodu inceler. Hatta terminal komutlarını çalıştırabilir ve hata mesajlarını kullanarak hataları çözebilirler.
Bazıları da MCP özelliklerini benimsiyor.
Cursor, 2 yıl içinde 1 milyon dolardan 100 milyon dolara ulaşan hızlı bir yükseliş göstererek konunun önemini ve araçların popülerliğini ortaya koydu.
Nasıl çalışıyor?
Bu araçlar yapay zekâ ile desteklenmektedir, bu nedenle ya kendi LLM'lerine sahiptirler ya da Claude Opus 4.5 ve GPT 5.2 Codex gibi bazı LLM entegrasyonları sunarlar veya kendi barındırdıkları LLM'leri kullanabilirler.
Modellerin performansları değişkenlik gösterir; bazı modeller planlamada daha iyiyken, diğerleri uygulamada daha iyi olabilir.
Ayrıca, bazı kullanıcılar bazı modellerin çok "kendine güvenli" olduğunu ve projeye birçok gereksiz ve istenmeyen özellik eklediğini bildiriyor. Yönlendirme, sonucun doğruluğunu önemli ölçüde artırıyor.
Vibe kodlamanın en iyi uygulamaları nelerdir?
Planlama her şeyin anahtarıdır; her özellik en ince ayrıntısına kadar planlanmalıdır.
Bunu .cursorrules dosyasına veya Cursor gibi başka araçlar kullanıyorsanız bir dosyaya yazmak, yapay zeka aracının uyumlu kalmasına yardımcı olur.
Ayrıca kullanıcılar, yapay zekanın uygulanan her özelliği ayrı bir dosyaya yazmasının, yönergeleri daha sıkı bir şekilde takip etmesine yardımcı olduğunu belirtti.
Araçlar, büyük kod tabanlarında yanıltıcı olabiliyor; görevleri ayırmak ve her adımı yazmak, araçların hedeflerle uyumlu kalmasına yardımcı oluyor.
Güvenliği sağlamak için projeyi yayınlamadan önce bir kod inceleme aracı kullanmayı unutmayın.
Bu durum yazılım mühendislerinin geleceğini nasıl etkileyecek?
Bu tartışmalı bir konu:
İyimserler, bu araçların yazılım geliştirmeyi daha hızlı ve kolay hale getirdiğini iddia ediyor. Bu araçlar kullanılarak, bir aylık iş bir günde tamamlanabiliyor. Ayrıca bu araçlar, kodlama becerisine ihtiyaç duymayan yazılım geliştiricilerin de yazılım geliştirmesine olanak tanıyor.
Öte yandan kötümserler, bu araçların geliştiricilerin kodlama becerilerini öldürdüğünü söylüyor. Cursor kullanan bir genç geliştirici yeni beceriler öğrenmiyor ve bu gelecek için bir sorun. Ayrıca, yapay zekanın her görevi üstlenmesi, yazılım geliştirme için (mevcut tanımıyla) büyük bir tehdit oluşturuyor.
Bu durum bazı güvenlik sorunlarına da yol açabilir; bu nedenle, yüksek güvenlik gerektiren sektörler bir süre yapay zeka tarafından üretilen kodu benimsemeyecektir.
Karpathy'nin de dediği gibi, günümüzde çoğu insan sadece "bir şeyler görüyor, bir şeyler söylüyor, bir şeyler çalıştırıyor ve bir şeyleri kopyala yapıştır yapıyor". Bu durum, yazılım mühendisliğinde fikirlerin kodlama becerilerinden daha önemli hale gelmesine yol açacak.
Gerçekçi bir bakış açısı
Bir yazılım projesi için genellikle bazı geliştiricilere ve tasarımcılara ihtiyaç duyulur. Bu araçlarla, teknik bilgisi olmayan ancak geliştirici olmayan bir kullanıcı kendi projesini kodlayabilir ve bundan para kazanabilir.
Yazılım geliştirmenin tanımı önümüzdeki yıllarda muhtemelen değişecek; güçlü becerilere ve yaratıcılığa sahip olanlar ayakta kalacak ve günümüzdeki çalışmaların çoğu (özellikle web ve uygulama geliştirme alanında) yapay zeka tarafından devralınacak.
Bu araçlarla yaptığımız kıyaslama çalışmalarımız
Lütfen unutmayın ki, bu kıyaslamalarda herhangi bir tam yazılım elde edemedik, ancak bu, araçların bunu yapamayacağı anlamına gelmez. Kıyaslamaları olabildiğince objektif tutmak için, kod tabanlarındaki sorunları düzeltmek için daha fazla teşvikte bulunmadık.
Aşağıdaki bağlantıları takip ederek daha detaylı bilgi edinebilirsiniz:
İmleç vs. Windsurf vs. Replit:
Cursor, Windsurf, Replit, Claude Code ve Cline ile 2 görev oluşturduk.
- Prompt-to-API kıyaslaması: Windsurf bu kıyaslamanın lideridir. Replit, Heroku'yu dağıtım için kullanamadığı için bu görevde N/A olarak değerlendirilmiştir.
- Uygulama geliştirme performans testi: Claude Code, %93'lük başarı oranıyla bu testte lider konumda.
Ekran Görüntüsünden Koda Dönüştürme:
Figma'da oluşturulmuş 5 tasarım ekran görüntüsünü kullanarak v0, Bolt ve Lovable'ı test ettik ve onlardan bunları kodlamalarını istedik. %70'in üzerinde başarı oranıyla v0 ve Bolt en başarılı araçlar oldu.
Yapay Zeka Destekli Web Sitesi Oluşturucu:
v0, Bolt, Lovable ve CerebrasCoder'dan bir web sitesi oluşturmalarını istedik ve kıyaslamada lider olan v0, %90 başarı oranına sahip oldu.
Yapay Zeka Kodlama Performans Testi:
Yapay zekâ kodlama asistanlarını 5 farklı kritere göre test ettik. Karşılaştırma yapılan araçlar Cursor, Amazon Q, Gitlab, Replit, Cody, Gemini, Codeium, Codiumate, Github Copilot ve Tabnine'dir. Bu karşılaştırmanın genel lideri Cursor'dur.
LLM Kodlama Performans Testi – LMC Değerlendirmesi:
100 farklı mantık/matematik kodlama sorusunda önde gelen LLM'leri kıyasladık ve OpenAI'nin o1 ve o3-mini'i bu kıyaslamanın liderleri oldu.
RevEval – Yapay Zeka Kod İnceleme Değerlendirmesi
Vibe kodlama trendiyle birlikte yapay zeka kod inceleme araçlarına olan ihtiyaç önemli ölçüde arttığı için, 309 çekme isteği (PR) üzerinde önde gelen yapay zeka kod inceleme araçlarını karşılaştırdık. Test edilen araçlar arasında CodeRabbit en yüksek ortalama başarı oranına (%80,3) ulaşırken, onu Greptile (%69,5), GitHub Copilot (%69,1) ve Cursor Bugbot (%62,3) takip etti.
Yapay zekâ tarafından üretilen kodun kullanımı güvenli midir?
Yapay zekâ destekli kodlama asistanları genellikle güvenli kod üretir, ancak kullanıcılar yanılgıya düşebileceklerini veya sistemde arka kapılar bırakabileceklerini bilmelidir. Bu nedenle, üretilen kod her zaman bir insan uzman tarafından kontrol edilmelidir. Yapay zekâ destekli geliştirme ile hafta sonu projelerini bir kenara bırakıp kod yazmak çok kolay gibi görünse de, bunu ölçeklendirmek ve müşteriler için güvenli hale getirmek yine de deneyimli bir geliştirici gerektirir. Bu nedenle, kullanıcılar bunu "kopyala-yapıştır işi" olarak görmemeli, iş akışının farkında olmalıdır.
Referans Linkleri
Yorum yapan ilk kişi olun
E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir.